”模型压缩 剪枝“ 的搜索结果

     现代网络的参数量大概在百万至数十亿之间，因此实际上在一个网络中也并不是所有权值都是重要的，剪枝的作用就是削减那些不重要权重矩阵的一种直接压缩模型的方式； 对于一个已经训练好的模型，切断或删除某些连接，...

     那在AI框架中，实际上剪枝主要作用在右下角的端侧模型推理应用场景中，为的就是让端侧模型更小，无论是平板、手机、手表、耳机等小型IOT设备都可以轻松使用AI模型。而实际在训练过程更多体现在剪枝算法和框架提供的...

     PaddleSlim是百度提出的模型优化工具，包含在PaddlePaddle框架中，支持若干知识蒸馏算法，可以在teacher网络和student网络任意层添加组合loss，包括FSP loss，L2 loss，softmax with cross-entropy loss等。...

      为了解决这些问题，压缩模型以最大限度地减小模型对于计算空间和时间的消耗。 2.理论基础 必要性：目前主流的网络，如VGG16，参数量1亿3千多万，占用500多MB空间，需要进行300多亿次浮点运算才能完成一次图像...

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     需要做模型压缩的原因在于我们有将模型部署在资源受限的设备上的需求，比如很多移动设备，在这些设备上有受限的存储空间和受限的计算能力。本文主要介绍五种模型压缩的方法： ①网络剪枝（Network Pruning） ②知识...

     深度学习模型计算复杂度高，参数存在冗余。（1）线性或非线性量化。 （2）结构或非结构剪枝。 （3）网络结构搜索。 （4）权重矩阵的低秩分解。（蒸馏）优化精度、性能、存储等，使得可以在一些场景和设备上进行相应...

     被压缩后的模型计算资源需求和内存需求更小,相比原始模型能够满足更加广泛的应用需求。剪枝方法探索模型权重中的冗余， 并尝试删除/修剪冗余和非关键的权重。剪枝分为结构化剪枝和非结构化剪枝，两者区别在于是否会...

     这篇文章是ICCV 2017的一篇模型压缩论文，题目为《 Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming》。2019年有相当多的关于YOLOv3的剪枝开源工程，他们大多数的原理都来自于这篇论文，这篇...

     比较复杂的模型往往有着不错的识别效果，但是复杂的模型往往对算力要求也比较高，在一些对于实时性要求比较高或者算力比较小的应用场景中，这时复杂的模型往往不能很好达到预期效果，这时候就要进行模型的剪枝，提高...

     基于yolov5 v5.0分支进行剪枝，采用yolov5s模型，原理为Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming（https://arxiv.org/abs/1708.06519）。 yolov5s是非常优秀的轻量级检测网络，但是有...

     模型压缩的方法中，包括剪枝，量化，多值网络，模型蒸馏等。其中剪枝的方法，应用的更多，此篇文章主要就说剪枝。剪枝最初是在决策树学习算法中，用于对付“过拟合”的主要手段。因为在决策树学习中，为了尽可能正确...

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